반응형 데이터과학1 🧠 머신러닝과 딥러닝의 실질적 차이 처음 이 두 개념을 들었을 땐 그저 비슷한 말로만 느껴졌어요. 하지만 파고들수록 머신러닝과 딥러닝은 사고 방식부터 구조, 적용 범위까지 완전히 다르다는 걸 깨닫게 됐죠. 실제 현업에서도 이 차이는 기술 선택과 성능에 큰 영향을 줘요. 두 기술은 모두 인공지능의 핵심 축이지만, 딥러닝은 머신러닝의 하위 범주이면서도 독립적인 패러다임으로 성장했어요. 특히 2010년대 이후 딥러닝의 급성장은 자율주행, 음성인식 등 다양한 혁신을 이끌었죠. 이 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 실질적 차이를 구조, 용도, 실제 사례, 기술 흐름까지 포함해 직관적으로 비교해볼게요. 복잡한 개념을 쉽게 풀어보도록 하겠습니다 😊📘 머신러닝과 딥러닝 개념의 기초머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 통해 스스로 학습하는 알.. 2025. 5. 1. 이전 1 다음 반응형
